【摘 要】
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针对目前团购推荐方法将单个用户与群组用户结合起来的研究很少，并且对时间间隔、社交关系等上下文相关信息的利用不充分，提出了一种基于社交关系和时序信息的团购推荐方法。对单个用户推荐时，针对循环神经网络（RNN）的门控循环单元（GRU）在团购推荐时没有考虑时序信息的影响，及用户-商品交互序列中不相关的商品数据产生噪声等问题，提出了融合时序感知GRU和自注意力的团购推荐模型RTSA。首先，通过计算用户购买
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（12172234）； 河北省重点研发计划项目（21355902D）；
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针对目前团购推荐方法将单个用户与群组用户结合起来的研究很少，并且对时间间隔、社交关系等上下文相关信息的利用不充分，提出了一种基于社交关系和时序信息的团购推荐方法。对单个用户推荐时，针对循环神经网络（RNN）的门控循环单元（GRU）在团购推荐时没有考虑时序信息的影响，及用户-商品交互序列中不相关的商品数据产生噪声等问题，提出了融合时序感知GRU和自注意力的团购推荐模型RTSA。首先，通过计算用户购买的任意两个商品之间的个性化时间间隔，构建了时序感知的GRU模块；然后，采用自注意力网络，研究了商品位置及个性化时间间隔的影响；最后，实验结果表明RTSA相较于最优的基线模型TiSASRec，命中率提升了11.73%。对群组用户推荐时，针对团购群组推荐中预定义的融合策略不能动态获取群组用户权重，及群组-项目交互数据的稀疏性等问题，提出了融合社交网络和分层自注意力的团购推荐模型SSAGR。首先，采用循环神经网络，捕捉了团购中用户随时间变化的复杂潜在兴趣；然后，利用分层自注意力网络，将社交网络信息整合到用户表示中；其次，通过神经协同过滤（NCF）挖掘群组-项目交互，实现了团购推荐；最后，实验结果表明SSAGR相较于最优的基线模型AGREE，命中率提升了3.53%。
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